伴随着居民生活水平提高和消费观念的升级，以及AI、IoT和5G等新兴技术的驱动，全球智能家居已进入了AIoT赋能期，根据相关数据，预计到2025年，全球智能家居市场规模将超过1,900亿美元。新时代下的智能家居也呈现出由单品突破向全球化、互联化和智能化转变的趋势。
成立于2017年的觅睿科技，就是一家聚焦于智能家居领域音视频产品，集研发、供应链、销售一体的公司。作为一家专注于提供一站式视音频解决方案和产品的企业，觅睿科技很早之前就意识到出海的重要性，在2017年成立之时主攻欧美市场，次年进入澳洲和日韩日常，2019年则开拓了印度、巴西和东南亚部分国家和地区的市场，并在2020年成立了欧洲分公司。
“觅睿科技主要聚焦的还是以视音频为核心的智能家居领域，拿欧美典型的家庭场景举例，由于这部分群体主要以独栋为主，庭院里有照明的需求，所以我们有灯具摄像机这样的品类；门口有访客摆放和快递送货的场景，觅睿科技提供了智能门铃的产品线，而针对小孩和大人分开睡的现实情况，我们也针对性地推出了婴儿看护的产品。总的来说，觅睿科技是一家以低功耗产品为核心，同时在民用视频领域拥有完备产品线的一家公司。”觅睿科技首席技术官金伟在接受采访时谈到。
但出海的过程并不总是一帆风顺，在扩张业务的同时，觅睿科技不得不面临国际链路改善、全球化部署、数据安全合规、人工智能技术创新等一系列的现实问题。这就使得觅睿科技对云基础设施提出了更高的要求，需要覆盖广、安全、稳定和可扩展的基础设施满足其全球化部署需求，同时需要强大的机器学习和人工智能服务支持其人工智能产品的创新，以便带来更好的交互性和智能性，而亚马逊云科技正好就是那个“最优解”。作为全球云服务的先行者，亚马逊云科技遍布全球26个地理区域和84个可用区的基础设施，完全能够满足觅睿科技不同的服务部署和业务拓展需求。
从国际链路改善角度方面来看，智能摄像头的核心功能是图像预览，这就使得觅睿科技对P2P（点对点）传输的成功率和延时有了较高的要求。由于海外网络环境复杂，在刚出海的时候，P2P的成功率只有95%左右，后来觅睿科技通过在亚马逊云科技部署P2P转发服务器，现在的传输成功率已基本上稳定在99%以上，延时则控制在了600毫秒以内，使得第一次图片预览的速度控制在了一秒以内。
而在全球化部署方面，由于觅睿科技是一个智能家居企业，智能家居又隶属于物联网，势必覆盖诸多互联网技术和方案，因此觅睿科技也采用了敏捷开发和快速迭代的开发方法，并在亚马逊云科技在美国、德国、新加坡等地理区域开设了共6个数据中心，这就对觅睿科技的部署带来的很大挑战。去年，觅睿科技采用了基于亚马逊云科技ECR（Elastic Container Register）方案的Docker+K8S的微服务化和容器化部署，大大降低了运维效率，降低了运维成本，到现在基本上单个服务的部署可以在一分钟之内完成。
智能家居和视频智能终端对数据安全性要求极高，觅睿科技同样不例外。觅睿科技将摄像头的音视频数据都加密后存放在Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）上。另外，基于亚马逊云科技的报警事件推送和存储架构，音视频的索引文件经过Amazon Elastic Load Balancing和觅睿科技自身的网关上传，再到报警事件的生产者，然后到Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)，最后到报警事件的消费端去处理。
“音视频的数据对觅睿科技十分关键，Amazon S3提供了业界领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能，具有11个9的持久性。我们把数据存放到Amazon S3上到目前为止没有任何数据丢失。视音频的索引我们一开始是存放在我们自建的Mongo DB上，现在已经迁移到了Amazon Document DB，让我们的稳定性从95%提升到了99.99%。另外Amazon Document DB的扩展性要比MongoDB更好，帮助我们节约了大量的运维成本。同时在合规方面，亚马逊云科技将安全性视为红线，海外的各个国家对亚马逊云科技的安全性是十分认可的，这为觅睿科技带来了极大的便利。“觅睿科技云业务总监祝友志总结道。
其次，在人工智能创新方面，觅睿科技自身的AI服务，如人体识别、车牌识别、包裹识别等都部署在了Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）上，并基于Amazon SageMaker和Amazon SageMaker Ground Truth两个服务做开发，前者是一项完全托管的机器学习平台，它可以化繁为简，让开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型。觅睿科技基于Amazon SageMaker简化了整个机器学习的流程，实现了针对不同硬件和使用场景，对其AI智能分析算法的快速训练和迭代。而Amazon EC2作为高弹性扩展、安全和高可用的云服务器，提供经过多种优化、适用于机器学习的实例类型以及计算密集型深度学习的GPU，实现IoT和AI的海量融合数据的快速处理和模型优化，帮助觅睿更快地推出智能家居解决方案。
对觅睿科技来说，亚马逊云科技遍布全球的基础设施、专业的技术支持服务、全面的AI服务成为了出海时选择亚马逊云科技进行部署的重要原因。
而亚马逊云科技作为全球云服务的先行者，对外提供了丰富、稳定、可靠的服务，基础设施全球覆盖，并且网络质量高，可以为拓展海外业务提供全面且完整的服务。可以看到的是，近年来大量的NoSQL数据和非结构化数据驱动着数据库选型的变化以及数据库技术和架构的迭代，过去一个数据库打天下的时代已一去不复返，亚马逊以用户需求为核心，秉持以下五点对外提供云服务：专库专用，极致性能；无服务器，敏捷创新；全球架构，一键部署；平滑架构，加速上云以及AI赋能，深度集成。
觅睿科技出海上云的过程，同样遵循这些理念，例如通过Amazon DynamoDB这样的专用数据库进行音视频索引数据的存储，事件触发的场景下，通过无服务器计算Amazon Lambda进行横向扩展，通过Amazon SageMaker向觅睿科技提供端到端机器学习能力，并针对觅睿科技的具体场景不断推出基于通用场景或特有场景的服务。
IoT的出现让万物有了联系，对于智能家居而言，实现了人与物的交互。而AI的加入使得物与物、物与人有了更深的交流。在物联网技术的发展和各项需求的推动下，边缘计算需求也在增加，未来的智能家居势必会朝着自主学习的方向发展。亚马逊云科技大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野认为，“亚马逊云科技提供领先的人工智能和机器学习服务、数据分析服务，赋能觅睿科技等智能家居方案提供商创新智能产品。亚马逊云科技正在不断通过创新的技术、底层框架的优化等不同维度，加速AI的模型训练，并结合自主研发的芯片，进行性能的进一步提升。对亚马逊云科技来说，为智能家居行业提供算力扩展的能力，帮助整个行业前进，是亚马逊云科技所一直追求的。”
当然，智能家居行业只是亚马逊云科技“科技赋能”中的一个代表行业而已，越来越多像觅睿科技这样的企业，正在依托亚马逊云科技的全球基础设施、广泛而深入的云服务、全面的安全和合规服务以及专业的本地化服务，为出海征程保驾护航，为客户提供更优质的产品和服务。
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